DeepSeek的混合部署模型为企业来说是一种多功能和战略选择。以下是使用混合模型的详细优势：
1。灵活性和可扩展性：混合部署结合了本地和云系统的优势。这使企业能够在本地和云环境之间动态分配工作负载，从而确保敏感的数据保持安全的本质，同时利用云资源来达到可扩展性和成本效率[1] [3]。这种灵活性对于有波动需求或从本地系统过渡到基于云的系统的企业尤其有益。
2。安全性和合规性：通过保持敏感数据的本地级，企业可以更好地满足合规性要求并确保数据安全性。同时，他们可以利用云资源来实现较低敏感的任务，从而在安全性和可扩展性之间保持平衡[3]。这在严格的数据隐私法规(例如医疗保健)的行业中尤其重要。
3。灾难恢复和可靠性：混合部署通过允许本地和云系统之间的备份和恢复过程提供了额外的可靠性层。即使发生系统故障或自然灾害，这也可以确保业务连续性[1] [3]。在不同环境中维持操作的能力增强了整体系统的弹性。
4.成本优化：企业只能在必要时才使用云资源来优化成本，从而减少了广泛的本地基础架构的需求。这种方法有助于最大程度地减少IT支出，同时保持根据业务需求进行扩展或向下扩展的能力[3] [5]。工作负载的动态分配可确保有效利用高成本的云资源。
5。绩效增强：通过利用云计算来计算密集的任务，企业可以增强其AI系统的性能，而不会超过本地基础架构。这样可以确保更快的处理时间和更好的整体系统效率[3] [5]。混合模型允许对资源进行战略分配，以最大程度地提高性能，同时保持对敏感数据的控制。
总而言之，DeepSeek的混合部署模型提供了一种平衡的方法，该方法将对本地系统的安全性和控制权与云解决方案的可扩展性和成本效率相结合。这种灵活性使其成为寻求优化其AI部署的企业，同时确保合规性和绩效的诱人选择。
引用：
[1] https://www.zstack.io/intl/news/2025/0221/2864.html
[2] https://www.sangfor.com/blog/cloud-and-infrastructure/deploying-deepseek-r1-on-sangfor-hci
[3] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-rag-strategy/
[4] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/55264838/why-deepseek-is-great-for-for-ai-ai-and-and-hpc-and-hpc-and-hpc-and-no-no-big-deal-data-centers
[5] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-implications/
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explaining/
[7] https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws/aws-deepseek-r1--man-man-maned-generally-abailable
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/405081